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相似度计算——汉明距离

汉明距离,又称编辑距离,是一种衡量两个等长字符串之间的不同之处的度量方法,它在信息论和计算机科学领域中有着广泛的应用。...汉明距离的概念也被应用于DNA序列分析、图像处理、语音识别等领域。 汉明距离的原理及计算方式 汉明距离的计算方式很简单,它是通过对比两个等长字符串对应位置上的字符来计算的。...我们可以计算c = a XOR b,再去统计c中出现1的个数和,这个就是a和b的汉明距离。...在通信领域,汉明距离被用来检测和纠正传输中出现的错误。 在编码理论中,汉明距离被用来评估纠错码的性能。 此外,汉明距离还被用于模式识别、数据挖掘、文本相似度计算等方面。...如在 SRAM PUF 计算时,通过片内汉明距离可以判断SRAM 上电序列之的稳定性,或通过片间汉明距离判断SRAM PUF作为物理指纹的独特性。

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    距离度量 —— 汉明距离(Hamming Distance)

    一、概述 汉明距离(Hamming Distance),就是将一个字符串变成另一个字符串所需要的替换次数。...二、计算方式 举个例子, 1011101 与 1001001 的 汉明距离 为 2 式1 1 0 1 1 1 0 1 式2 1 0 0 1 0 0 1 只要将 式1 中标红的部分换一下即可。...2143896 与 2233786 的 汉明距离 为 3 式1 2 1 4 3 8 9 6 式2 2 2 3 3 7 9 6 只要将 式1 中标红的部分换一下即可。...三、汉明重量 汉明重量 就是字符串相对于相同长度的零字符串的汉明距离;也就是说,它是字符串中非零的元素个数:对于二进制字符串来说,就是 1 的个数,所以 11101 的汉明重量是 4。...因此,如果向量空间中的元素 a 和 b 之间的汉明距离等于它们汉明重量的差 a-b。

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    OpenCV图像哈希计算及汉明距离的计算

    OpenCV均值哈希与感知哈希计算,比对图像相似度,当计算出来的汉明距离越大,图像的相似度越小,汉明距离越小,图像的相似度越大,这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索....} else { img = Mat_(src); } // 第二步,缩放尺寸 //这里将整个图像缩放到变成一个8*8的图像矩阵,汉明长度为...index++] = '0'; else rst[index++] = '1'; } } return rst; } 计算汉明距离.../** 汉明距离函数取哈希字符串进行比对,两字符串长度必须相等才能计算准确的距离 */ int HanmingDistance(string &str1, string &str2) { //...return -1; int difference = 0; //遍历字符串比较两个字符串的0与1的不相同的地方,不相同一次就长度增加1从而计 //算总距离

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    汉明距离

    汉明距离[1] 描述 两个整数之间的汉明距离[2]指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。 给出两个整数 x 和 y,计算它们之间的汉明距离。 注意: 0 ≤ x, y < 231....解题思路 将 x, y 转换为二进制字符串; 对两个字符串较长的前 两字符串长度差 位进行遍历,若不为 0 则说明不同, 距离加 1; 对两字符串比较相同位数上不同的字符,一旦不同,距离加 1; 返回最终距离即为汉明距离...int x = 5; int y = 19; // 3 System.out.println(fourSixOne.hammingDistance(x, y)); } /** * 汉明距离...* * @param x * @param y * @return 汉明距离 */ public int hammingDistance(int x, int y) { int...汉明距离: https://leetcode-cn.com/problems/hamming-distance/ [2] 汉明距离: https://baike.baidu.com/item/%E6%B1%

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